网络出版:2025-10-31,
纸质出版:2025-10-31
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潘婷, 张艺凡, 董厚琦, 等. 基于改进Shapley的虚拟电厂内部效益分配研究[J]. 太阳能学报, 2025,(10):455-465.
潘婷, 张艺凡, 董厚琦, et al. 基于改进Shapley的虚拟电厂内部效益分配研究[J]. 2025, (10): 455-465.
潘婷, 张艺凡, 董厚琦, 等. 基于改进Shapley的虚拟电厂内部效益分配研究[J]. 太阳能学报, 2025,(10):455-465. DOI: doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1005.
潘婷, 张艺凡, 董厚琦, et al. 基于改进Shapley的虚拟电厂内部效益分配研究[J]. 2025, (10): 455-465. DOI: doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1005.
提出一种虚拟电厂多主体效益分配方法
从两个方面对传统Shapley值法进行改进。一方面
综合考虑各主体对联盟的资源投入、风险承担、减排贡献3方面因素
引入修正因子对传统Shapley值进行修正;另一方面
采用基于强化学习的抽样方法对主体效益进行近似计算
解决了参与主体数量较大产生的分配过程“组合爆炸”问题。并将所提模型应用于某虚拟电厂实例仿真
在保证计算准确性的同时
缩短了计算时间。
This paper proposes a multi-agent benefit distribution method for virtual power plants
incorporating two major improvements to the traditional Shapley value approach. Firstly
a correction factor is introduced to adjust the classical Shapley value by comprehensively accounting for each agent’s resource input
risk exposure
and contribution to emission reduction within the coalition. Secondly
a reinforcement learning-based sampling method is employed to approximate benefit distribution
effectively addressing the “combinatorial explosion” problem caused by a large number of participating agents. The proposed model is applied to a case study of a virtual power plant
demonstrating enhanced computational efficiency without compromising accuracy.
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